在MATLAB中输出倒谱的步骤如下：
读取语音信号
```matlab
[x, fs] = audioread（'speech.wav'）； % 读取语音信号
```
预加重
```matlab
preEmph = [1 - 0.97]； % 预加重滤波器
x_preEmph = preEmph .* x； % 应用预加重
```
分帧
将预加重后的信号划分为一系列短时间帧，通常几毫秒到几十毫秒。
加窗
对每个时间帧应用窗函数（如汉明窗、Hann窗等）加权。
```matlab
window =hann（length（x_preEmph））； % 使用汉明窗
x_window = window .* x_preEmph； % 加窗
```
傅立叶变换
对每个时间帧应用快速傅立叶变换（FFT），将时域信号转换成复数频率谱。
```matlab
X = fft（x_window）； % FFT变换
```
取对数
计算频率谱的对数，因为人类耳朵对频率的感知是对数分布的。
```matlab
logX = log（abs（X））； % 取对数幅度谱
```
离散余弦变换（DCT）
对取对数后的频谱进行离散余弦变换，特别是取前几个系数（通常是奇次项，称为梅尔频率倒谱系数，MFCCs）。
```matlab
c = dct（logX）； % DCT变换
```
去除直流分量
由于DCT会生成一个包含0Hz（直流）和各正频率的序列，通常保留非零部分（除第一个值外）作为倒谱结果。
```matlab
c = c（2:end）； % 去除直流分量
```
归一化
为了方便后续处理，有时会对MFCCs进行标准化或归一化，使其具有相似的尺度。
```matlab
c = c / max（c）； % 归一化
```
绘制倒谱图
使用MATLAB的绘图功能绘制倒谱图。
```matlab
figure；
subplot（2,1,1）；
plot（c）；
title（'浊音段的倒谱'）；
ylabel（'c（n）'）；
```
完整的代码示例：
```matlab
% 读取语音信号
[x, fs] = audioread（'speech.wav'）；
% 预加重
preEmph = [1 - 0.97]；
x_preEmph = preEmph .* x；
% 分帧
frameSize = 256； % 帧大小
hopSize = 128； % 帧移位
numFrames = length（x_preEmph） - frameSize + 1；
frames = []；
for i = 1:numFrames
frames（end+1） = x_preEmph（i:i+frameSize-1）；
end
% 加窗
window =hann（frameSize）；
c = zeros（frameSize, numFrames）；
for i = 1:numFrames
c（:, i） = window .* frames（i）；
end
% 傅立叶变换
X = fft（c）；
% 取对数
logX = log（abs（X））；
% 离散余弦变换（DCT）
c = dct（logX）；
% 去除直流分量
c = c（2:end）；
% 归一化
c = c / max（c）；
% 绘制倒谱图
figure；
subplot（2,1,1）；
plot（c）；
title（'浊音段的倒谱'）；
ylabel（'c（n）'）；
xlabel（'帧索引'）；
```
这个代码示例展示了如何在MATLAB中计算并绘制语音信号的倒谱。你可以根据需要调整参数，例如帧大小、帧移位等，以适应不同的语音信号和分析需求。